2-Datamangement

Thibaut FABACHER

GMRC

A rajouter/ Modifier

MEttre des exemples de jointures en sql Modifier la fin sur R

SQL

Le langage SQL

  • Perme d’interroger un logiciel sgbdr (système de gestion de base de données)

  • SGBR : MySQL, Oracle Database, SQLite…

  • ! Différent SQL pour différente SGBR

Base de données relationnelle

  • La relation, chaque ligne est unique
  • Possède une clef unique
identifiant masse diamètre couleur
1 151 g 8.3 cm rouge
3 169 g 9.1 cm jaune
3 134g 8.0 cm jaune

Clefs

Intérêt des clefs

libellé prix_au_kilo maturation goût
Ariane 3.19 tardive sucré/acidulé
Gala 3.49 précoce sucré
Reinette 3.19 mi-saison sucré
Boskoop 2.99 mi-saison acidulé
[…] […] […] […]

Intérêt des clefs

identifiant masse diamètre couleur nom_variété
14 142 g 7.3 cm rouge Ariane
25 182 g 7.5 cm rouge Gala
16 140 g 7.9 cm rouge Ariane
[…] […] […] […] […]

Intérêt des clefs

Intérêt des clefs

Pas de redondance pour le stockage

Table d’association

LE SQL

Langage pour interroger ces bases

SELECT * 
FROM pommes ;
identifiant masse diamètre couleur
1 151 g 8.3 cm rouge
2 169 g 9.1 cm jaune
3 134 g 8.0 cm jaune

LE SQL

Projection

SELECT identifiant, masse 
FROM
Pommes  ;
identifiant masse diamètre couleur
1 151 g 8.3 cm rouge
2 169 g 9.1 cm jaune
3 134 g 8.0 cm jaune

SQL

Restriction

SELECT * from
Pommes 
Where identifiant =1 ;
identifiant masse diamètre couleur
1 151 g 8.3 cm rouge
2 169 g 9.1 cm jaune
3 134 g 8.0 cm jaune

SQL

Opérateur Teste si …
A = B A égal à B
A <> B A différent de B
A > B et A < B A supérieur à B / A inférieur à B
A >= B et A <= B A supérieur ou égal à B / A inférieur ou égal à B
A BETWEEN B AND C A est compris entre B et C
A LIKE ‘chaîne de caractères’ (nous verrons cet opérateur dans un prochain chapitre)
A IN (B1, B2, B3, etc.) A est présent dans la liste (B1, B2, etc.)
A IS NULL A n’a pas de valeur

  • Restriction :

    Opérateur disponible

  • Opérateur logique :

    OR, AND, NOT

Exercice

Table: Livre
id_livre titre isbn_10 auteur prix
1 Forteresse digitale 2709626306 Dan Brown 20.5
2 La jeune fille et la nuit 2253237620 Guillaume Musso 21.9
3 T’choupi se brosse les dents 2092589547 Thierry Courtin 5.7
4 La Dernière Chasse 2226439412 Jean-Christophe Grangé 22.9
5 Le Signal 2226319484 Maxime Chattam 23.9

Exercice

Table: Livre
id_livre titre isbn_10 auteur prix
1 Forteresse digitale 2709626306 Dan Brown 20.5
2 La jeune fille et la nuit 2253237620 Guillaume Musso 21.9
3 T’choupi se brosse les dents 2092589547 Thierry Courtin 5.7
4 La Dernière Chasse 2226439412 Jean-Christophe Grangé 22.9
5 Le Signal 2226319484 Maxime Chattam 23.9

Quelle requête utiliser pour afficher l’ensemble des enregistrements de la table ?

SELECT *
FROM livres;

Exercice

Table: Livre
id_livre titre isbn_10 auteur prix
1 Forteresse digitale 2709626306 Dan Brown 20.5
2 La jeune fille et la nuit 2253237620 Guillaume Musso 21.9
3 T’choupi se brosse les dents 2092589547 Thierry Courtin 5.7
4 La Dernière Chasse 2226439412 Jean-Christophe Grangé 22.9
5 Le Signal 2226319484 Maxime Chattam 23.9

Quelle requête utiliser pour sélectionner uniquement les livres qui ont un prix strictement supérieur à 20 ?

SELECT *
FROM livres
WHERE prix > 20;

Exercice

Table: Livre
id_livre titre isbn_10 auteur prix
1 Forteresse digitale 2709626306 Dan Brown 20.5
2 La jeune fille et la nuit 2253237620 Guillaume Musso 21.9
3 T’choupi se brosse les dents 2092589547 Thierry Courtin 5.7
4 La Dernière Chasse 2226439412 Jean-Christophe Grangé 22.9
5 Le Signal 2226319484 Maxime Chattam 23.9

Quelle requête utiliser pour récupérer les livres de la table qui ont un prix compris entre 20 et 22 ?

SELECT *
FROM livres
WHERE prix BETWEEN 20 AND 22;

Le SQL

Jointure entre les tables :

#
SELECT * 
FROM pommes, 
variete
WHERE pommes.nom_varieté =variete.libellé ;


#
SELECT * 
FROM pommes 
JOIN  variete ON pommes.nom_varieté =variete.libellé ;

Les jointures en SQL

Inner join

Les jointures en SQL

Left Join

Les jointures en SQL

Full join

Outer Join

Right Join

Exercice

Table : Etudiant
id_etudiant prenom nom
30 Joseph Biblo
31 Paul Bismuth
32 Jean Michel
33 Ted Bundy
34 Caroline Martinez
35 Joséphine Henry


Table : Examen
id id_examen id_etudiant matiere note
788 45 30 Histoire-Geographie 10.5
789 87 33 Mathématiques 14
790 87 34 Mathématiques 4
791 45 31 Histoire-Geographie 15.5
792 45 32 Histoire-Geographie 8
793 87 31 Mathématiques 14

Exercice

Table : Etudiant
id_etudiant prenom nom
30 Joseph Biblo
31 Paul Bismuth
32 Jean Michel
33 Ted Bundy
34 Caroline Martinez
35 Joséphine Henry
Table : Examen
id id_examen id_etudiant matiere note
788 45 30 Histoire-Geographie 10.5
789 87 33 Mathématiques 14
790 87 34 Mathématiques 4
791 45 31 Histoire-Geographie 15.5
792 45 32 Histoire-Geographie 8
793 87 31 Mathématiques 14


Quelle requête utiliser pour afficher tous les enregistrement de la table examens avec en plus, si c’est possible, le prenom et le nom de l’étudiant ?

SELECT tbl_ex.*, 
et.prenom, 
et.nom
FROM examens tbl_ex
LEFT JOIN etudiants tbl_et ON tbl_ex.id_etudiant = tbl_et.id_etudiant;

Exercice

Table : Etudiant
id_etudiant prenom nom
30 Joseph Biblo
31 Paul Bismuth
32 Jean Michel
33 Ted Bundy
34 Caroline Martinez
35 Joséphine Henry
Table : Examen
id id_examen id_etudiant matiere note
788 45 30 Histoire-Geographie 10.5
789 87 33 Mathématiques 14
790 87 34 Mathématiques 4
791 45 31 Histoire-Geographie 15.5
792 45 32 Histoire-Geographie 8
793 87 31 Mathématiques 14

Quelle requête utiliser pour afficher les résultats d’histoire des étudiants qui ont un resultats ?

SELECT et.prenom, 
et.nom,
ex.note
FROM etudiants tbl_et 
INNER JOIN examens tbl_ex ON tbl_ex.id_etudiant = tbl_et.id_etudiant
WHERE ex.matiere = "Histoire-Geographie" ;

Data management

Les données

Les données sont des valeurs de variables quantitatives ou qualitatives appartenant à un ensemble de sujet.

Données Brutes

  • Données disponible dans la base de données d’origine
  • Preprocessing nécessaire pour les analyser
  • Souvent dans des bases de données relationnelles

Comment mettre en forme des données ?


Notion de tidy data :

  • 1 variable par colonne
  • 1 une information par ligne
  • si tables multiples, clefs de lien présente dans les tables
  • 1 ligne avec des noms de colonnes, noms des variables
  • 1 table par fichier

Données pour l’analyse

Souvent dans un fichier plat :

  • 1 Individu par ligne

  • Redondance d’information

  • Nécessité de croiser des tables d’origine

Noms des variables

  • En minuscule

  • Sans accent

  • Pas de doublons

  • Débutent pas une lettre

Données

  • Brutes : pas d’unité

  • Descriptive: Vrai/faux, oui/non , 1/0

  • Une donnée par variables

  • Homogène : attention à la casse

Fichier descriptif

  • Information précises sur les variables (unités de mesure)

Liste d’instruction :

Données brutes ▶️ tidy

  • L’idéal : un script R/python

  • En entrée les données brutes

  • En sortie les données propre

  • Préciser les étapes supplémentaires dans ce script

Importer un fichier

# Le plus simple
read.csv2(...)
BDD<- read.csv2(...)


## D'autres solutions
library(xlsx)
read.xlsx(...)

Regarder la structure d’un fichier

str(BDD)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

Analyser les types de vriables

Différents types de variables : - Quantitatives

  • Qualitatives

  • Dates

  • Texte Libre

Variables Quantitatives

  • Stockées sous un format numérique

  • Discrètes ou continues

  • Possibilité de convertir de «character» à numérique :

#
as.numeric(var)

Variables qualitatives

  • Variables à plusieurs modalités :
    • Nominales
    • Ordinales
  • Représenter sous forme de facteur dans r
#
as.factor(var)

  • Eviter les variables factoriel à plus de 5 modalités

  • Cas spécifique si deux modalités : variables binomiales

Variables qualitatives

❗Questions à choix multiples dans un questionnaire

Variables qualitatives

Peuvent toujours être séparées en n variables binaires (n = nombre de modalités)

Dates

❗❗❗❗❗❗❗❗❗❗❗❗❗❗

  • Format anglais : mois/jour/année

  • Format Français : jour/mois/année

  • Stockées sous forme de nombre par rapport à une date 1er janvier 1900 dans excel

R

Installation de package

install.package(...)

# aide pour les fonctions
?install.package

install.packages("readxl")

Chargement du package + de la base de donnée

library("readxl")


# Chemin du fichier, remplacer "\" par "/" ou "\\"

read_excel("~chemin du fichier~/data1.xlsx")

data1 <- read_excel(".data1.xlsx",
                   1,na =c(" ","","N/A","NA"))

data2 <- read_excel(path ="~chemin du fichier~/data1.xlsx",
                    sheet = 2)

Chargement de la base de donnée

data1 <- read_excel("./data1.xlsx",
                   1,na =c(" ","","N/A","NA"))

data2 <- read_excel(path ="./data1.xlsx",
                    sheet = 2)

Structure de la base de donnée

dim(data1)
[1] 36 45

Structure de la base de donnée

str(data1[,1:10])
tibble [36 x 10] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ ID de la réponse          : num [1:36] 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 ...
 $ Date de soumission        : chr [1:36] "2021-07-19 21:16:11" "2021-07-19 21:31:35" "2021-07-19 21:47:58" "2021-07-19 22:04:06" ...
 $ Dernière page             : num [1:36] 2 2 2 2 NA 2 2 2 2 2 ...
 $ Langue de départ          : chr [1:36] "fr" "fr" "fr" "fr" ...
 $ Tête de série             : num [1:36] 4.88e+08 1.86e+09 2.10e+09 1.67e+09 1.97e+09 ...
 $ Date de lancement         : chr [1:36] "2021-07-19 20:57:49" "2021-07-19 21:18:42" "2021-07-19 21:36:48" "2021-07-19 21:54:21" ...
 $ Date de la dernière action: chr [1:36] "2021-07-19 21:16:11" "2021-07-19 21:31:35" "2021-07-19 21:47:58" "2021-07-19 22:04:06" ...
 $ ...8                      : logi [1:36] NA NA NA NA NA NA ...
 $ ID :                      : num [1:36] 30 NA 32 33 NA 34 35 36 37 39 ...
 $ Sexe du medcin traitant   : chr [1:36] "Féminin" "Féminin" "Masculin" "Féminin" ...

Structure de la base de donnée

head(data1)
# A tibble: 6 x 45
  `ID de la réponse` `Date de soumission` `Dernière page` `Langue de départ`
               <dbl> <chr>                          <dbl> <chr>             
1                 45 2021-07-19 21:16:11                2 fr                
2                 46 2021-07-19 21:31:35                2 fr                
3                 47 2021-07-19 21:47:58                2 fr                
4                 48 2021-07-19 22:04:06                2 fr                
5                 49 <NA>                              NA fr                
6                 50 2021-07-27 18:57:00                2 fr                
# ... with 41 more variables: `Tête de série` <dbl>, `Date de lancement` <chr>,
#   `Date de la dernière action` <chr>, ...8 <lgl>, `ID :` <dbl>,
#   `Sexe du medcin traitant` <chr>, `Date de la première consultation` <chr>,
#   `Délais de prise en charge (mois)` <chr>, `Délais de RDV (mois)` <dbl>,
#   `Medecin adresseur` <chr>, `Pathologie lié au travail ? [AT]` <chr>,
#   `Pathologie lié au travail ? [Commentaire]...16` <dbl>,
#   `Pathologie lié au travail ? [AT non reconnu]` <chr>, ...

Noms présents dans la base de données

names(data1)[1:10]
 [1] "ID de la réponse"           "Date de soumission"        
 [3] "Dernière page"              "Langue de départ"          
 [5] "Tête de série"              "Date de lancement"         
 [7] "Date de la dernière action" "...8"                      
 [9] "ID :"                       "Sexe du medcin traitant"

notion de vecteur

c(1,2,3,4)
[1] 1 2 3 4
c("a","b","c")
[1] "a" "b" "c"
c("a",1,"c")
[1] "a" "1" "c"

notion de vecteur

vecteur<- c("a","b","c")
vecteur2<- vecteur
vecteur3<- c(vecteur, vecteur2)

Variable d’une base de données

data1$`Pathologie lié au travail ? [AT non reconnu]`
 [1] "Non" "Non" "Non" "Non" NA    "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non"
[13] "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non"
[25] "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non" "Non"
data1[,1]
# A tibble: 36 x 1
   `ID de la réponse`
                <dbl>
 1                 45
 2                 46
 3                 47
 4                 48
 5                 49
 6                 50
 7                 51
 8                 52
 9                 53
10                 54
# ... with 26 more rows

Sélection des variables

base R

data1$`ID de la réponse`
data1[1,1:3]
data1[,1:3]
data1[,-1]
data1[,-c(1,3,4)]

data1[,c("ID de la réponse")]

Sélection des variables

base R

names(data1)=="ID.de.la.r?ponse"
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[25] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[37] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
data1[,!(names(data1)=="ID.de.la.r?ponse")]

data1[,!(names(data1)%in%c(var1, var2 ...)]

Dplyr

  • Version classique :
allerauboulot(preparer(dejeuner(jemeleve(moi))))
var1<- jemeleve(moi)
var2<- dejeuner(var1)
  • Version Dplyr :
moi%>%jemeleve%>%dejeuner%>%preparer%>%allerauboulot
data1%>%dim
data1%>%names%>%dput

Selection de variable, Dplyr

library(dplyr)

data1 %>% select(var1)
data1 %>% select(c(var1, var2, var3))
data1%>%select(-var1)

Changer le type de données :

base R

as.numeric(c('1','2','3'))
[1] 1 2 3
as.character(c(1,2,3))
[1] "1" "2" "3"
as.factor(c(2,3,4))
[1] 2 3 4
Levels: 2 3 4
# Attention pas de as.numeric directement sur un as.factor
as.factor(c(4,3,2))%>%as.character()%>%as.numeric()
[1] 4 3 2

Changer le type de données :

base R

data1$Sexe.du.medcin.traitant<-as.factor(data1$Sexe.du.medcin.traitant)
data1$Medecin.adresseur<- as.factor(data1$Medecin.adresseur)

Changer le type de données :

dplyr

data1<-data1%>%
  mutate(Sexe.du.medcin.traitant=as.factor(Sexe.du.medcin.traitant),
                      Medecin.adresseur = as.factor(Medecin.adresseur))

data1<-data1%>%
  mutate_at(c("Sexe.du.medcin.traitant","Medecin.adresseur"),
                  as.factor)

Modification des variables

Base R

data1$Sexe.du.medcin.traitant[which(data1$Sexe.du.medcin.traitant==45)]<-
    NA
data1$Sexe.du.medcin.traitant%>%droplevels()
data1$Sexe.du.medcin.traitant[which(data1$Sexe.du.medcin.traitant=="f")]<- 
    "Féminin"

Modification des variables

dplyr

data1$Sexe.du.medcin.traitant<- as.character(data1$Sexe.du.medcin.traitant)
data1<-data1%>%
  mutate(Sexe.du.medcin.traitant = 
      case_when(Sexe.du.medcin.traitant==45~NA_character_,
                Sexe.du.medcin.traitant=="f"~"Féminin",
                Sexe.du.medcin.traitant=="m"~"Masculin",
                TRUE ~Sexe.du.medcin.traitant)%>%as.factor)

Remplacement des données manquantes

base R

data[,indice][is.na(data[,indice])]<-0

dplyr

data2%>%mutate_at("Age", 
                  function(x) ifelse(is.na(x),0,x))

extraction de termes

library(stringr)
data1$fibromyalgie <-str_detect(data1$var1,"fibromyalgie")

Joindre base de données

basefinal<-base1%>%left_join(base2,by =c("id" = "id"))
basefinal<-base1%>%inner_join(base2,by =c("id" = "id"))
basefinal<-base1%>%right_join(base2,by =c("id" = "id"))
basefinal<-base1%>%outer_join(base2,by =c("id" = "id"))

Ecrire la base de données finales


write.csv2(basefinal,"C:/Users/enseignant/Desktop/basefinal.csv")

Master Intelligence des données de santé / UE Technique